台灣遊戲業不能只靠代理,智冠衝刺手遊研發、舉辦網咖電競聯賽
台灣遊戲業不能只靠代理,智冠衝刺手遊研發、舉辦網咖電競聯賽

根據Oath與模範市場研究公司發表的《2017 Yahoo奇摩電玩大調查》指出,全球遊戲市場規模已達1千億美元(約新台幣2.9兆元),聚焦亞洲市場,台灣規模位居第五、約10億美元(約新台幣290億元),而台灣的遊戲人口,去年已達890萬,較前年成長10%。

台灣遊戲市場商機龐大,布局囊括上、中、下游的智冠集團,董座王俊博卻坦言過去兩年經營非常辛苦。國外遊戲不斷推陳出新,旗下遊戲研發子公司中華網龍、智樂堂仍處虧損狀態, 但他強調台灣遊戲產業不能只靠代理,而是必須保有自身產品線,並透露今年將活絡網咖,推動電競和PC遊戲

讓玩家重返網咖,推動電競、PC遊戲

「2018年我們要反向思考,從玩家的立場出發,這是過去一直做不到的。」從過去「我們希望可以給玩家什麼」,轉換成「玩家希望獲得什麼」,王俊博透露其中兩點作法。

智冠董座王俊博
智冠科技董座王俊博認為,2018年改變的第一步要「逆向思考」,站在玩家的角度思考問題。
圖/ 唐子晴/攝影

第一點,將於5月推出MyCard現金折價券。玩遊戲除了耗費時間成本,不少遊戲還需要額外投入金錢,導致玩家第一步就不願嘗試。之後MyCard將發放遊戲現金價券,吸引更多玩家進到遊戲中,而「無負擔」的玩遊戲是第一步。

第二點則是要活絡網咖,舉辦PC電競遊戲。台灣網咖規模持續在萎縮,從興盛時期的8千多家,到現在全台僅剩200至300家。而隨著台灣對電競的重視,不少PC遊戲開始復活,網咖的高配備進行電競賽事最適合不過。

藉此時機,智冠將於今年5月起舉辦網咖電競聯賽計畫,首款遊戲會先以《絕地求生》出發,以上百隊大規模賽事進行,希望藉由賽事將玩家帶回網咖,並可促進電競發展。

MMORPG經驗移植,今年開發1至2款手遊

此外,智冠今年以手遊為主,不少新產品將陸續上市。王俊博預期,若市場反饋佳,2018年獲利有望優於去年。

和5年前主攻的遊戲類型相同,MMORPG(大型多人線上角色扮演遊戲)仍是經營之一,只是從PC往手遊轉移。智冠官方表示,要培養「重度型玩家」,深入、多元的玩法是重點之一,現在行動平台可以負荷MMORPG的需求。

旗下子公司中華網龍結合過去大型線上遊戲開發的優勢,將線上遊戲的玩法移植到行動平台,如同《天堂M》般,將推出1至2套產品,其中《吞食天地M》預計最快6月在台港澳地區推出,而開發作品還包括《黃易群俠傳》;另外智樂堂今年也將小說家黃易的科幻穿越小說《尋秦記》改編開發手遊版本,預計今年底上市。

吞食天地M
由中華網龍2003年開發的PC線上遊戲《吞食天地online》,將於今年移植線上,推出手遊版《吞食天地M》。
圖/ 吞食天地M官方Facebook

至於IP品牌計畫上,目前已授權武林群俠傳、炎龍騎士團、天地劫等IP正進行手遊開發,智冠集團也將持續運用旗下知名IP對外授權,有望推出影視作品,目前已有廠商意願洽談中。

台灣遊戲業要存活,絕不能放棄研發

回顧2017年,是台灣遊戲產業轉型的一年,王俊博說道。

成立35年的智冠科技,一路以金庸小說改編,推出不少膾炙人口的PC單機、線上自製遊戲,和大多數台灣遊戲公司一樣,過去多以大型PC遊戲開發為主,搭上手遊浪潮似乎略顯吃力,除了轉型產出遲緩外,中國手遊搶食台灣大餅速度快,只要有在台發行商即可推廣、限制較低,相對台灣的遊戲要推向中國,得面對層層嚴格審核,處於劣勢。

不過,實際檢視2017年智冠科技的成績單,仰賴MyCard點數平台及經銷通路成長,以及旗下遊戲代理子公司新幹線推出《新龍之谷Online》、《三國群英傳Online》、《新天龍八部Online》等遊戲,全年合併營收156.11億元,稅後淨利4.17億元,較2016年僅小幅衰退0.81%,並不算太差。

「光靠金流、代理、通路我們活得下去,但這絕對不是台灣的根。」面對去年的成果,即使研發子公司中華網龍、智樂堂往IP經營轉型,卻仍在虧損,但王俊博表示,全球遊戲市場流行的內容,替換速度太快,唯有擁有自己的產品,才能讓台灣遊戲產業活下來,而持續研發遊戲和技術就是播種,風水輪流轉,總有一天全球會開始流行台灣style。

關鍵字: #智冠 #遊戲產業
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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